package com.yuanzhi.train.array;

/**
 * 已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。例如，原数组 nums = [0,1,4,4,5,6,7] 在变化后可能得到：
 * 若旋转 4 次，则可以得到 [4,5,6,7,0,1,4]
 * 若旋转 7 次，则可以得到 [0,1,4,4,5,6,7]
 * 注意，数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], ..., a[n-2]] 。
 * 给你一个可能存在 重复 元素值的数组 nums ，它原来是一个升序排列的数组，并按上述情形进行了多次旋转。请你找出并返回数组中的 最小元素 。
 *
 *  
 * 示例 1：
 * 输入：nums = [1,3,5]
 * 输出：1
 *
 * 示例 2：
 * 输入：nums = [2,2,2,0,1]
 * 输出：0
 *  
 * 提示：
 * n == nums.length
 * 1 <= n <= 5000
 * -5000 <= nums[i] <= 5000
 * nums 原来是一个升序排序的数组，并进行了 1 至 n 次旋转
 *
 * 进阶：
 * 这道题是 寻找旋转排序数组中的最小值 的延伸题目。
 * 允许重复会影响算法的时间复杂度吗？会如何影响，为什么？
 * @author yuanZhi
 * @since 2021/4/9 9:30
 */
public class FindMinImprove {
    public static int findMinImprove(int[] nums) {
        int min = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            if (min > nums[i]) {
                min = nums[i];
            }
        }
        return min;
    }

    /**
     * 二分法
     */
    public static int findMin(int[] nums) {
        int low = 0;
        int high = nums.length - 1;
        while (low < high) {
            // 二分索引
            int pivot = low + (high - low) / 2;
            if (nums[pivot] > nums[high]) {
                low = pivot + 1;
            } else if (nums[pivot] < nums[high]){
                high = pivot;
            } else {
                high--;
            }
        }
        return nums[low];
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("====================== 暴力法 ======================");
        System.out.println(findMinImprove(new int[]{0,1,4,4,5,6,7}));
        System.out.println(findMinImprove(new int[]{1,3,5}));
        System.out.println(findMinImprove(new int[]{2,2,2,0,1}));
        System.out.println();
        System.out.println("====================== 二分法 ======================");
        System.out.println(findMin(new int[]{0,1,4,4,5,6,7}));
        System.out.println(findMin(new int[]{1,3,5}));
        System.out.println(findMin(new int[]{2,2,2,0,1}));
    }
}
